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Redes acadêmicas para pesquisa e capacitação em meio ambiente e desenvolvimento sustentável

2011· dissertation· pt· W1707234384 on OpenAlexfundno aff
Sonia Maria Viggiani Coutinho

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Sustainability and Education
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut Alam Sekitar dan Pembangunan, Universiti Kebangsaan MalaysiaFederal Emergency Management AgencyOrganisation de Coopération et de Développement ÉconomiquesUniversidade Federal da ParaíbaGlobal Development NetworkInter-American Institute for Global Change ResearchMinistério da EducaçãoOverseas Development InstituteFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da BahiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do SulFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade de São PauloFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato GrossoMinistério do Meio AmbienteFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversidade Federal de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaMinisterio de Economía y CompetitividadFundação Oswaldo CruzUnited States Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreCYTED Ciencia y Tecnología para el DesarrolloUniversidade de Brasília
KeywordsEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n A Agenda 21 Global atenta para o importante papel da academia enquanto produtora do conhecimento científico sugere, entre seus objetivos, o aumento do número de programas interdisciplinares de pesquisa e a expansão de redes de informação científica e tecnológicas regionais e mundiais. Assim, em um mundo extremamente globalizado a estruturação de grupos de pesquisa e redes torna-se necessária, surgindo como um espaço institucional, tendo como objetivos o ensino e a pesquisa para o aprofundamento das ciências, fortalecendo a ligação entre a academia e a sociedade. O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), que é uma agência de fomento à pesquisa Científica e Tecnológica e à formação de recursos humanos do Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT), acreditando no espaço que os grupos de pesquisa ocupam no país, desenvolveu, a partir de 1992, um Diretório dos Grupos de Pesquisa existentes no Brasil. Alguns destes grupos de pesquisa possuem, embora não formalmente, modelo de rede, abrangendo várias instituições de pesquisa ou pesquisadores voltados para um objetivo comum. Este cenário enseja a reflexão acerca da importância de avaliar o potencial destes grupos cadastrados no DGP/CNPq em influenciar na formulação e implementação de políticas públicas ambientais. Para isso foi utilizada pesquisa exploratória que envolveu revisão bibliográfica, lições aprendidas pela prática empírica da autora na coordenação da rede SIADES e um aprofundamento da investigação tendo por objeto os grupos de pesquisa cadastrados no DGP/CNPq. Entre os resultados permite-se afirmar que foi possível, a partir da literatura e da pesquisa com os grupos, identificar-se fatores chave para fortalecimento de influência em políticas públicas. Entre esses se destacam, de forma positiva, avanços no fortalecimento da discussão política, interação entre os membros dos grupos e abordagens mais interdisciplinares. Porém, os grupos ainda possuem dificuldades na utilização de ferramentas de comunicação mais eficientes para o trabalho em rede e para atingir o formulador de políticas públicas; no acesso a fundos de financiamento das agências de fomento e nos critérios para se integrar os grupos\n

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.255
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0440.009

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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